练好机器学习的基本功：用Python进行基础数学理论的实作 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

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著者

出版者出版社：碁峰订阅出版社新书快讯新功能介绍

翻译者

出版日期出版日期：2018/08/31

语言语言：繁体中文

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发表于2024-11-19

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图书描述

这是一本为了需要学习机器学习，同时又想要搞懂其基本理论的读者所撰写的书。透过本书的登场人物：程式设计师绫乃与朋友美绪的对话，便可以与书中的两位的角色一起成长。书中虽然有许多的数学公式，但只要跟着书中人物一起学，便能自然而然地搞懂，从而奠定更加坚实的机器学习基础。

　　借由本书，您可以了解：
　　．回归、分类、分群演算法
　　．使用回归进行预测的方法
　　．应用分类找出最适切结果的方法
　　．如何评估模型的正确程度
　　．如何使用Python来计算数学公式

著者信息

作者简介

立石贤吾（TATEISHI KENGO）

　　LINE Fukuoka株式会社资料工程师。

　　佐贺大学毕业后就职于佐贺县内的系统开发公司，其后历经福冈的开发公司，于2014年就职于LINE Fukuoka株式会社，负责资料分析及机器学习的相关工作。

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图书目录

Chapter1　旅程的开始
本章针对机器学习为什么会演变成众所瞩目的焦点，以及运用机器学习可以办到些什么等概要进行说明，同时对回归、分类、分群等演算法做简单的解说。

Chapter2　了解回归～根据广告费预测点击数
本章以「由花费在广告上的费用，来预测点击数」为主题，对回归进行学习。首先会以简单的范例来思索进行预测需要导出什么样的式子，并探讨如何将其逼近结果的方法。

Chapter3　了解分类〜依照图像大小进行分类
本章以「由图像的尺寸，来分类纵长形与横长形」为主题，对分类进行学习。
与Chapter2相同，首先会思索为了进行分类会需要导出什么样的式子，并探讨如何将其逼近最适切结果的方法。

Chapter4　了解评估〜确认模型的正确性
本章将对第2章与第3章建构模型的正确程度，也就是精度进行确认。将会介绍模型的评估方式，以及有哪些指标可用做评估。

Chapter5　动手写程式〜以Python来进行程式设计
本章根据第2~4章所学到的内容，以Python来撰写程式。我们将可以了解到，如何将以数学表示式所构想出来的内容，以程式来进行处理。

Appendix
附录收录了从前面五章未提及的数学解说供各位参考。
总和的记号、乘积的记号／微分／偏微分／合成函数／向量与矩阵／几何向量／指数、对数／Python环境建构／Python的基本／NumPy的基本